人工智能与电子商务管理研究

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人工智能与电子商务管理研究

摘要:在过去的2018年,人们对人工智能有很高的期待,针对人工智能的应用也得到了很大的发展,但是人工智能在应用方面所得到的收益却很少。虽然有大量的资本不断地投入到人工智能这个产业中,但是大部分AI企业处于亏损状态。结合当下人工智能的发展技术,本文从三个方面对人工智能如何与电子商务相结合进行了深入的探讨,并做出一些思考。

关键词:人工智能;电子商务;商业化

商业界认为,虽然人工智能这个产业被炒得火热,但是想要在这个领域取得更高的收益,却十分的困难。人工智能作为新技术发展的新浪潮,需要与商业有机的结合起来才能得到长期而持续的发展。如果仅仅只是技术的发展,而缺乏商业的转化,企业是不能在市场中长期生存的。近些年来电子商务取得了十分卓越的发展成果,以淘宝京东为代表的电子商务平台,不断地改变人们的消费模式和生活方式,同时电商运营成本相对于实体经济更加低廉,也极大的提高了经济运行的效率,为消费者带来了很大的实惠。但如今电子商务的发展也遇到了巨大的问题,那就是如何通过进一步降低运营成本来提高运营的效率。这关系到消费者的切身利益也关系到经营者的经营成果。

一、人工智能商业应用的重要因素

(一)明确人工智能应用的场景目前来看,人工智能的发展还处于较低的水平阶段,如果人工智能应用想要与电子商务相结合,就需要脚踏实地的进行实施,不能急于求成的想要看到商业推广的成果而忽略整个研发推广的过程。当今的人工智能技术只能解决小部分的问题,如果人工智能在目前的情况下想要实现商业化,就必须要解决应用场景的问题,把人工智能的功能限定在一定的场景之中,只有这样,AI解决问题的方法才能具有可使用性和操作性。

(二)需要形成连续有效的信息反馈体系纵观国内外几家发展较好的企业,他们的发展都有一个共同特点,那就是形成了有效信息反馈的体系。他们利用现代互联网技术及时的获取每一位用户的体验数据,通过技术革新不断地提高用户的使用体验,通过信息的不断反馈,形成了有效信息的循环系统,使企业的产品形成了良性的发展。

(三)巨大的高质量数据应用近些年来,随着科技的不断进步,云平台、大数据、物联网等信息技术得到了迅速的发展,人们也越来越重视数据的统计。在人工智能应用进行商业化的同时,可以针对视频、音频总数据进行分析,并着重的将人工智能的开发集中在对语义的深入分析和人工智能的深度学习上,依托高质量的数据和云计算技术的分析,使人工智能的应用方面更加具有人性化的特点。

(四)高质量的计算硬件人工智能技术是深度学习的代表。深度学习可以分为前期训练、云端推理、终端推理三个部分。其中前期训练和云端推理需要大量的分析计算,这就需要人工智能开放的企业选取高性能的芯片来建设云计算平台。在终端推理这个部分,由于不同的产品对设备都有各自的需求,这就需要企业针对自己产品的设计来进行处理器的个性化定制,这个部分同样也需要高质量计算机硬件的辅助。综合来看,如果想要人工智能得到更好的应用需要把握这四个关键的要素,将这四个方面有机的结合起来,不断地加快人工智能应用的实施,并且在进行现实应用的过程中需要明确应用场景和发展高性能的计算硬件作为人工智能应用的研发中心。

二、人工智能在电子商务领域的应用

众所周知,电子商务的仓储物流管理、导购服务,往往是最耗费人力和物力的一个环节,由此所带来的经营成本是经营者必须要考虑的一个重要环节。想要不断地压缩这部分的成本就需要使用机器来代替人工的雇佣,随着人工智能的不断应用,将会解决困扰经营者的这个问题。综合之前的描述,人工智能对于电子商务具有十分重要的作用。

(一)虚拟助手有助于提升服务品质、降低人工成本我们每次提到虚拟助手的时候,我们常常想到的是Siri。在现代各个行业日趋成熟的经济背景下,电子商务对服务的要求也越来越高,由于虚拟助手使用方式十分的方便,因此此类的虚拟助手就成为了电子商务店铺首选的客服助手。在电子商务网站中客服机器人通过大数据的筛选,帮助买家不断地寻找合适的产品,例如,我们在电子商务平台购买家电产品的时候,希望对所要购买的商品进行详细的了解和专业的解答,消费者对这一点的需求就是线下实体店的优势所在,但是当人工智能得到充分的发展后,电商平台就可以使用智能机器人来代替人工客服对客人的提问进行回

答,不断地优化用户的体验实现购买体验的提升,并且这种智能机器人来提供的服务,并不受时间和空间的限制,可以随时针对同一种产品进行合理的比较的同时帮助买家进行购买和售后服务的处理。当出售的商品被买家进行投诉时,客服机器人可以将买家与相应的售后服务人员进行联系。客服机器人还可以通过与买家进行文字的交流,为顾客提供更加个性化的服务。不可否认,人工智能的应用可以为顾客及时地提供更多的解决方案,极大的减少了店铺管理人员的工作量,智能机器人的运用极大地降低了企业的劳动力成本,并且还可以展现出企业文化的个性与特色。

(二)预测性的销售,有助于满足日益复杂的电商运营场景人工智能可以实现大数据的深度分析和预测。实际上,在电商企业实际运营的整个过程中,最后1公里的服务十分重要,而面临的应用环境也更加的复杂。比如在小区商场等不同的区域内,这些服务内容和服务需求都不相同。在人工智能应用的帮助下,企业使用大数据分析的方法来对有效客户进行个性化的管理,从而可以不断的提高自己企业产品的销售量。并且人工智能可以对销售量进行预测性的判断,企业根据人工智能的分析,对仓库的库存进行有效的分类管理,有利于确保公司库存能够满足客户的需要,满足日益复杂的电商应用环境,提升客户的购买体验。

(三)推荐功能,抓住消费者的喜好人工智能对电子商务还有一个十分重要的作用,那就是收集消费者的喜好。简而言之,就是说人工智能,运用海量的消费者购买和浏览的信息,结合消费者的喜好和反馈的信息进行统计和计算,分析出消费者的特定爱好。在许多电子商务公司中,都会采用搜索引擎识别来寻找产品的潜在客户。人工智能,通过潜在客户的最近搜索内容,通过计算寻找出客户搜索产品的关键内容,并根据所分析出的用户偏好及搜索的关键内容向客户推荐相应的产品,用来帮助他们更快地找到他们所需要的产品,使用恰当的个性化信息推送模式来吸引更多的潜在顾客进行消费,从而节约运营成本、简化购物流程,达到提高企业产品销量的目的。例如天猫这个电商平台,它每天都需要人工智能对海量的图片进行分析和识别,在一定信息的支持下,自动识别出用户上传图片的关键信息,为消费者提供更加便捷的购物体验。和一般大数据分析有所不同的是,人工智能具有一定的分析和思考的能力,他能够分析出消费者的真实想法。通过人工智能的运用,无论是商品的质量改进,还是消费服务的(上接第78页)

提升,都可以做到有据可依。

(四)仓库物流的自动化,节约人力资源成本仓储服务和物流服务,为线上零售业提供了强有力的支持。例如,京东、阿里仓库对机器人,无人机、无人仓库的应用,对包裹进行分解,包装和分类,不断的提高了仓库分捡商品的速度和效率,减少了商品从仓库到用户手中的运输时间,这一点十分符合人工智能在仓库物流的应用。在过去,仓储物流主要是靠人来进行,现在借助人工智能通过预设好的运动线路对仓库内的包裹进行分装管理,这不仅降低了物品分装时的错误率,也提升了用户购物体验的满意度,有利于建立良好的客户关系,促进企业产品的销售。现如今人工智能的发展越来越快,随着技术越来越成熟,移动设备不断升级迭代,大数据、云计算技术不断进步,我相信人工智能在电子商务方面的应用也将更加的广泛。而作为电商平台和店铺的管理经营者来说,我们更加需要关注人工智能在未来的创新型运用,为顾客提供更多优质的个性化的服务,不断推动人工智能与电子商务有机的发展,在未来商业竞争中,占据更多有利的地位。我相信人工智能,将对电子商务的发展发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]王桂森,李向阳,杨立东.我国电子商务发展的制约因素分析[J].商业研究,2007(4):200-202.

[2]JiaweiHan,MichelineKamber,JianPei,等.数据挖掘:概念与技术[M].机械工业出版社,2012.

[3]StuartJ,Russell,PeterNorvig.人工智能:一种现代的方法(第2版)影印版[M].清华大学出版社,2006.

[4](美)旋奈德(SchneiderG.P.)成栋韩婷婷译:电子商务(原书第6版)[M].机械工业出版社,2004,1

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是50年代兴起的一门新兴边缘学科,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。广义的讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器;另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演绎的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法

大数据技术在人工智能中的应用研究

大数据技术在人工智能中的应用研究 集团文件发布号:(9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

大数据技术在人工智能中的应用研究摘要:人工智能是科学技术发展的最新成果,其的发展依靠相关的云技术和大数据技术的日渐成熟,本文对于大数据技术在人工智能中的应用进行了分析,供相关专业人士参考。 关键词:大数据人工智能应用研究云技术 在心理学、数学、信息学等各种知识的基础上人工智能得到了发展,其能够对于社会中的各种人类活动规律进行总结分析;大数据是基于海量的信息条件下工作的,经过科学的总结和分类,对于可能发生的事情进行预测,大数据在人工智能中的应用主要是实现数据到知识的转化,促进技术的进一步完善。 一、大数据核心技术 (一)数据的收集。由于计算机技术的不断发展,数量非常巨大的新数据也在时时刻刻的产生,目前的增长速度已经达到了每年百分之五十,应用大数据可以对于一些汽车的和设备的具体运动状况或是位置进行详细的分析,其加速了传统信息技术的发展,让数据处理工作消耗的人力以及物力资源更小,而人工智能对于相关的信息进行读取,通过概率分析或是统计等多种途径进行智能化的分析,总体的精确度提高。 (二)数据的存储。大数据存储应用的为并行数据库,经过对于多个节点并行进实现数据库任务的执行,由于性能比较高所以目前实际应用普遍。多年来系统性能的持续提高,具体的结果缓存、数据库索引等持续完善,由于其自身存在系列的问题,很多人选择在智能终端上进行数据的存储。应用人工智能机器人将核心的内容信息进行提取,可以节省大量的存储空间,减低存储风险。 (三)数据的表示、检索、随机访问。大数据自身具有一定的特性,数据的表示多并且比较复杂,以往的系统进行数据检索时候将关键词发布到各个服务器之中,实现平行的

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要:概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代,生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关,必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破,出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来,随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世,生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科,逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域,人工智能的发展尤为令人关注。 一.人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)这个术语。 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二.人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要:人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字:人工智能、阿尔法围棋、AI 正文:近几年,人工智能这个话题变得越来越热门,尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后,人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月,阿尔法围棋(AlphaGo)与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜,不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么,阿尔法围棋是什么呢,为什么这么厉害?阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所,可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了,那么,人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢,它的未来又会是如何?我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中,从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说,现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的,缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成,Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣,只不过在计算机没有发明之前,没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景

工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革,用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作,不仅可以节省人工费,还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量,也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了,工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世,工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子! ●那什么是工业机器人系统操作员呢? 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么? 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换; 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与

复位; 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备; 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求,使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配; 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调; 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作,遇到异常情况执行急停操作等; 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展,作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示,2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元,在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒,工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗? 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破,实况应用下,工业机器人维护人才的缺口较为突出,而机器人工程师的就业薪资也是

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日,中国着名围棋棋手古力在微博上说道:今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜,古力再次发博, Master 已经拿下 50 连胜,不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”,从 2016年12月29日晚 起,接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜,期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后, master 已经斩获了 50 连胜,击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中,包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段(“ XIUZHI”)、中国名人战冠军连笑七段(“剑术”)、新科百灵杯冠军陈耀烨(“龙胆”)、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为,这位master不是人类,而是人工智能。但该 AI (人工智能)是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文,称人工智能告诉了我们,人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示,“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩,几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’(AlphaGo)是有能力做到的,当然,它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋,但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示:“应该是新‘狗',可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能,那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟,柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”,但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗(AlphaGo)狂虐围棋大师李世石之后,AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识,并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而,阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前,从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏,到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫,这些都是电脑和人类下棋的时间。然而,阿尔法狗的胜利却意义非凡。

人工智能的研究与应用现状

人工智能的研究与应用现状 南开大学信息技术科学学院智能科学与技术师浩宸1010645 摘要 使机器具有自主能动能力这一愿望,从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今:亚里士多德(公元前384-322年)的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐;中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器;近代“人工智能”(Artificial Intelligence)这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会,当时数字计算机研制成果显著,对编写有原始推理思想的程序有质的帮助;今天的各国在智能研究领域都有了重大发展,波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。因而,还可以认为,人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理,学习,思考和规划等思维活动。文章还介绍了早期的专家系统:大多数是用规则推理的方法,如DENDRAL专家系统、MYCIN专家系统、PROSPECTOR专家系统等。众所周知,人类大脑的组织结构和运行机制有其绝妙的特点,从模仿人脑智能的角度出发,来探寻新的信息表示、储存和处理方式,设计全新的计算机处理结构模型,构建一种更接近人类智能的信息处理系统来解决实际工程和科学研究领域中难以解决的问题,一定能够极大推动科研进步,这些促成了人工神经网络(ANN)的出现。 关键词:人工智能博弈专家系统人工神经网络模式识别自言语言理解翻译机 引言:这篇文章主要介绍了人工智能的产生与发展,并对人工智能领域一部分研究成果进行分析介绍。附录是观看网络公开课的笔记,作者希望通过学习进一步提升理解。 1.1人工智能简介 使机器具有自主能动能力这一愿望,从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今:亚里士多德(公元前384-322年)的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐;中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器;近代“人工智能”(Artificial Intelligence)这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会,当时数字计算机研制成果显著,对编写有原始推理思想的程序有质的帮助;今天的各国在智能研究领域都有了重大发展,波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲,人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展,在不同的发展阶段,对于人工智能有不同的理解,其概念也随之拓展。 人工智能是计算机科学的一个分支,是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理,制造类似于人脑的智能计算机,以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。它涉及到计算机科学,心理学,哲学和语言学学科。总的目标是增强人的智能 进而我们需要了解什么是智能。 智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。智能的四个特征:具有感知

论人工智能的研究与发展(一)

论人工智能的研究与发展(一) 摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。 关键词:人工智能;计算机科学;发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力,本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议,受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广。近年来,在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下,人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测,2022全球人工智能市场将达到1630亿元,2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济,为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节,催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育,人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时,人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测,2035 年,人工智能将推动中国劳动生产率提高27%,经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系,可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础,主要提供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的

智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术,如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中,技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业,涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 (一)战略部署:大国角逐,布局各有侧重 全球范围内,中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击,构成第二梯队。同时,在顶层设计上,多数国家强化人工智能战略布局,并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国,局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮。自2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策,人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域,资金投向偏向终端市场。因此,相比美国产业布局,中国技术层(计算机视觉和语音识别)和应用层走在世界前端,但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较薄弱,呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究,布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓,2019 年人工智能国家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。但由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅谷)人和(人才)的天然优势,其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看,美国重点领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

人工智能在计算机网络技术中的应用研究 摘要人工智能技术是对人们的工作和生活影响极大的现代化技术。人工智能技术的应用带给我们的便利更多的还是表现在计算机网络技术上,其在计算机网络技术领域已经有了很好的发展和应用,本文为提高对人工智能在计算机网络技术中的应用的认识,推动计算机网络技术不断提升,针对人工智能在计算机网络技术中的应展开研究。 关键词人工智能;计算机网络技术;网络技术问题 二十一世纪是个日新月异的时代,人工智能作为一项应用前景广泛的技术,遍布人们的工作、日常生活及娱乐活动。从智能电视机至机器专家系统,满足着人们对智能生活的向往,推动社会跨越发展,同时也在助推着计算机技术的跨越发展。人工智能技术的研究与运用,开创了许多全新技术领域,并在社会各个行业,特别是计算机网络技术中,得到了广泛的应用。 1 人工智能的概念 人工智能即机器智能,即对人的意识、行为、思维信息过程等进行模拟,使及其具有人工智能功能,进而代替人完成危险性、复杂性或机械性突出的任务,提升工作的效率和质量,将人工智能应用于计算机网络技术中与人工智能自身的优势具有密切的关系。人工智能,也可以说是计算机科学的一个分支,它是一个企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,由此可以得出,人工智能是一门非常具有挑战性的科学[1]。 人工智能在计算机网络技术的应用中有多方面的优势:能够更加精准的掌握系统资源的整体和局部情况,可以更好地通过人工智能处理技术信息,为用户提高更好的信息防护能力;人工智能具有较好的资源数据整合能力,能够更好地实现用户和用户之间的资源共享;人工智能具有相应的学习能力和推理能力,因此运用人工智能可以实现网络管理水平的全面的提高。 2 计算机网络技术问题 计算机的应用日益广泛,网络信息安全问题成为重点关注对象。网络监视和网络控制,成为网络管理系统最重要的组成部分。早期的计算机只能对数据进行逻辑化分析和处理,无法对数据的真实性进行判断,也难以实现从海量信息中迅速筛选出有效信息,于是建立在对信息的获取和及时处理的基础之上的网络监视和控制功能的全面发挥至关重要。此外,用户的信息安全也有待于网络安全管理为其提供保障,当前软件开发速度突飞猛进,网络犯罪十分猖獗,若计算机网络缺乏灵敏的观测力和迅速的反应力,则难以应付层出不穷的侵犯用户信息安全的违法犯罪活动。要实现网络的安全管理,需要建立一套反应灵敏的智能化管理系统,对故障进行诊断和性能、趋势分析,当故障产生时能够迅速做出反应、采取应对措施,恢复计算机网络系统的正常运行。人工智能技术便能建立一套健全的

人工智能技术发展趋势研究

人工智能技术发展趋势研究 近年来,全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期,新的理论、模型、算法快速迭代。基于此,本文主要对人工智能技术发展趋势做具体论述,希望通过本文的分析研究,给行业内人士以借鉴和启发。 标签:人工智能技术;发展;趋势 引言 如今人工智能技术的应用范围越来越广泛,已经从简单的小部件走进人们的生活,人工智能会对程序化、重复性、低技能的劳动力产生一定程度的替代。为此,我们应在充分发挥人工智能红利推进就业结构优化和就业质量提升,实现人工智能产业高质量发展和劳动者就业平稳增长的”双赢”。 1当前人工智能技术特征 一是深度学习模型和方法持续创新。现在深度学习仍有很多问题没有解决,包括模型知识表示能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问题等,还在困扰着深度学习性能和在一些领域的产业化应用。近年来,学术界产业界在深度学习领域的方法创新都非常活跃,谷歌大脑团队提出的概念激活向量方法,尝试度量模型输出结果对概念的相关性,在模型可解释性方面进行了有意义的探索。在近年来大热的自动机器学习方面,2018年谷歌推出了AutoMLNaturalLanguage 和AutoMLTranslation等产品,试图使深度学习的模型设计能够自动化进行,减少对专业知识的依赖,把深度学习工具向非人工智能领域的专家和工程师推广。关于图网络的研究正在将深度学习能够处理的数据结构类型从象素类数据、时间序列数据向图数据结构进一步拓展,把端到端学习与归纳推理相结合,尝试改进深度学习无法进行关系推理的问题。深度学习方法也在不同领域结合其特点向前演化发展。比如在自然语言处理领域,原来TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强,但在长距离建模方面能力受限。2018年以来,以ELMo模型、BERT 模型为代表预训练模型快速兴起,通过融入上下文信息实现了对多义词、句法结构、语义角色等更高层文本概念的建模,推动自然语言处理领域实现了长足进步。二是模型复杂度和算力需求门槛越来越高。2012年,Hinton团队在ImageNet比赛中首次使用深度学习用于图像分类任务,那时候的神经网络层数还只有个位数;2015年来自微软的ResNet做到152层;现在很多团队都在做上万层的深度学习模型。模型深度的增加有可能带来表达能力的进一步拓展和突破,但同时也带来了模型复杂度的飞升。BERT模型的标准版本有1亿的参数量,数亿参数的模型已经很常见。根据马萨诸塞大学Strubell等人近期对不同模型算力需求的评估研究,Transformer、GPT-2等流行的深度神经网络模型的性能提升带来了不成比例的计算量和碳排放增加。 2人工智能技术的应用

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议,并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说,人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统,具备快速处理和自主知识管理能力,能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务,从而解放劳动力,提高劳动效率。当前,人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段,应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业,例如安防、医疗、教育和商业服务等领域,人工智能已率先爆发出大量场景应用,用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来,人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年,在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下,人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析,本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看,国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题(哲学角度)两方面。吴永和等依据教育人工智能(EAI)的内涵,尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域,认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言,人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法,调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此,蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出,人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题,即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾,

人工智能技术

人工智能技术 李祥测控技术与仪器 2011071022 1 走进人工智能技术 人工智能(artificial intelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 2 计算机与人工智能的发展 "智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。ⅰ人工智能领域研究的开始 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 ⅱ人工智能领域研究的低谷与振兴

人工智能行业深度研究报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机,到计算机拥有可以自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,这个变化的原因有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别,但是 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开辟新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段,这些必要的技术会通过基于

云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。 AI 的广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济的技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。结合GS 首席经济学家Jan Hatzius 的研究,我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关 影响。我们相信,AI 技术将会驱动生产力的提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目,加快发展的脚步,提高盈利能力以及提高股票的估值。 启示 虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济,但对投资者而言,我们认为这其中有四个影响最为显著。 生产率。AI 和机器学习具有激发生产率增长周期的潜力,这会有利于经济的增长,提升企业的盈利能力,资本回报率和资产估值。根据GS 首席经济学家Jan Hatzius 所说:「大体上而言,AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值的东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型的劳动投入。举个例子,这些在商

国外人工智能教学应用研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a018376952.html, 国外人工智能教学应用研究综述 作者:郭炯荣乾郝建江 来源:《电化教育研究》2020年第02期 [摘; ;要] 人工智能技术在教育教学中的应用日渐丰富,国内关于人机协同的研究多偏向于宏观理论探索,实践研究较少。鉴于此,研究以近三年三本具有国际影响力的期刊中人工智能教学应用相关文献为样本,以人工智能局部替代教学、赋能教学为焦点,分析国外人工智能教学应用研究现状。从中可以看出,当前国外研究者在探索认知特征、学习本质和教育规律的基础上,关注将机器学习、逻辑推理、自然语言理解等人工智能技术嵌入各类教学、学习、决策等工具、系统、平台中,支持构建体验学习情境、规范学习行为、评估学业水平和能力结构、制定个性化学习路径和内容等研究,旨在通过人机协同优化教学方式与路径,为学习者提供个性化学习服务。这些研究成果对开发人工智能教学产品、理解学习的本质、探索教学规律等提供了方法指导和可供借鉴的研究范式,但也存在人工智能教学应用研究狭窄化、碎片化、微观化等问题,后期还需从宏观、中观层面开展人工智能与教学的关系研究、人工智能教学应用关键技术研究、人工智能赋能教师的理论基础研究、人工智能与教学融合形态研究、人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究等。 [关键词] 人工智能; 教学应用; 人机协作; 研究综述; 替代教师; 赋能教师 [中图分类号] G434; ; ; ; ; ; [文獻标志码] A 一、引; ;言 人工智能(Artificial Intelligence,AI)在教育教学中的应用越来越受到重视,大量基于 AI的教育教学工具应用在不同的场景中,逐步被教育者和学习者接纳。研究者也开始对其在教学过程中引发的变革进行积极探讨。国内学者从人工智能对教师职业的再造、人工智能教师在未来教育教学中代替人类所承担的角色、智能时代的教师工具、人工智能时代教师角色与思维的转变等方面进行了研究。主流观点认为,人工智能在可预见的未来并不会完全替代教师,但未来将会是教师与人工智能协作共存的教育新生态[1-4]。但此类研究多偏向于理论探讨、宏观分析,结合案例的教学实证研究较少。国外人工智能教育研究起步早,且更加注重实证研究,可为国内人工智能教学应用的研究与实践提供借鉴。本研究从国外文献入手,选取在国际教育技术领域影响力较大的三本期刊(Computers & Education、International Journal of Artificial Intelligence in Education、Journal of Educational Technology and Society)作为文献来源,从人机协作的视角关注近三年与人工智能教学应用相关的研究。 二、人工智能教学应用研究概述 (一)人工智能教学研究的发展

人工智能学习研究的现状及其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

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